연구 논문을 계획하는 방법: 질문, 가설, 개요
대부분의 안내서는 주제를 정하고, 그것을 조사한 다음, 개요를 작성하라고 말합니다. 이는 사실이지만 그다지 유용하지는 않습니다. 여기서는 같은 조언을 하나의 실제 예시로 풀어, 막연한 생각에서 완성된 개요에 이르기까지 살펴봅니다. 또한 그것이 가설 또는 논제문으로 갈라지는 순간도 포함합니다.
연구 논문을 쓰는 데 낭비되는 시간의 대부분은 바로 여기에서, 우리가 아직 자료를 열어 보기도 전에 낭비된다. 상단에 'Working Title'이라고 입력된 빈 문서는 계획이 아니다. 연구 논문을 계획하는 방법을 안다는 것은 그 일반적인 영역을 다음의 세 가지 구체적인 것으로 바꾸는 것을 뜻한다, 순서대로, 질문, 방어하거나 검증할 수 있는 답, 그리고 독자를 하나에서 다른 하나로 이끄는 구조이다. 우리는 소셜 미디어와 학생의 주의력을 연구하고 싶을 수 있다. 그러나 일반적인 영역은 검증하거나, 논증하거나, 논문의 틀로 삼을 수 있는 대상이 아니다. 그런 세 가지가 준비되지 않은 상태에서 그 모든 일을 하는 것은 시간 낭비이다.
이 단계에 대한 모든 안내서는 주제를 정하고, 어느 정도 조사한 다음, 개요를 작성하라고 말한다. 이는 사실이지만, 그 자체로는 거의 쓸모가 없다. 각 단계가 앞선 단계를 실제로 얼마나 좁혀 주는지가, 제대로 작동하는 계획과 3주 차에 멈춰 버리는 계획을 가르는 차이다. 주제는 질문이 아니다. 질문이 자동으로 가설이 되는 것도 아니다. 가설과 논제문은 서로 다른 역할을 하며, 하나의 논문은 그 둘 중 하나만 있으면 된다.
다음 글은 하나의 주제, 소셜 미디어 사용과 학생의 주의력,를 아이디어의 시작에서 완성된 개요에 이르기까지 자세히 안내할 것이다. 우리는 이것이 가설을 포함한 실증적 버전과 논제문을 포함한 논증적 버전으로 정확히 어디에서 갈라지는지 보여 줄 것이다. 제목을 어떻게 쓰는지, 또는 자료를 어디에서 찾는지와 같은 더 좁은 질문은 다루지 않겠다. 이어지는 내용은 전체 과정의 수준에 머물며, 하나하나의 결정에 초점을 맞춘다.
넓은 주제를 연구 질문으로 바꾸기
가장 먼저 해야 할 일은 주제를 명사구가 아니라, 빈칸이 있는 완전한 문장으로 적는 것이다. 소셜 미디어와 주의력은 표지이다. 대학생의 일일 소셜 미디어 사용이 지속적 주의 지속 시간에 영향을 미치는가라는 문장은 대상 집단, 측정할 수 있는 변수, 그리고 결과를 제시하며, 바로 그렇기 때문에 단순히 흥미로운 생각이 아니라 답할 수 있는 질문이 된다.
모든 답할 수 있는 질문이 한 학기의 작업을 들일 만한 것은 아니다. 연구자들은 FINER라는 약어로 알려진 다섯 가지 점검을 사용해, 실제로 수행 가능한 질문과 겉보기만 그럴듯한 질문을 구분한다. 이는 Hulley와 동료들이 임상 연구를 위해 제안한 것이지만, 모든 경험적 주제에도 그대로 적용된다.
| 기준 | 무엇을 묻는가 | 우리의 예시에 적용하면 |
|---|---|---|
| 실행 가능성 | 이것에 필요한 참여자, 시간, 접근성을 실제로 확보할 수 있는가 | 대학생과 주의 과제는 모두 모집하고 수행하기에 현실적이다 |
| 흥미성 | 그 답이 당신, 지도교수, 또는 당신의 분야에 중요할 것인가 | 주의와 화면 습관은 현재 교육 연구에서 중요한 관심사이다 |
| 새로움 | 이미 출판된 무언가를 단순히 반복하는 것이 아니라, 그것을 확인하거나 확장하거나 도전하는가 | 기존 연구의 대부분은 총 화면 시간을 다루며, 특히 소셜 미디어를 다루지는 않는다 |
| 윤리성 | 당신이 그것을 어떻게 연구할지에 대해 윤리 심의위원회가 승인할 것인가 | 자기보고식 사용과 표준 주의 과제는 큰 우려를 낳지 않는다 |
| 관련성 | 그것이 실제 이론적 또는 실천적 질문과 연결되는가 | 대학이 디지털 웰빙 정책을 어떻게 생각하는지와 직접 연결된다 |
초안을 확정하기 전에 연구 질문 생성기에 넣어 점검하면 같은 확인을 더 빠르게 할 수 있으며, 질문이 너무 넓어 끝내기 어렵거나 너무 좁아 의미가 없을 때 이를 알려준다. 이런 두 가지 실패 양상 중 어느 하나라도 겪으면, 이미 세 개의 자료를 깊이 읽은 뒤에는 되돌릴 수 없는 몇 주를 잃게 된다.
당신은 실제로 어떤 유형의 질문을 묻고 있는가?
대부분의 연구 질문은 기술적, 비교적, 관계적이라는 세 가지 형태 중 하나에 속하며, 어떤 유형의 질문을 묻는지 아는 것은 어떤 종류의 증거가 답으로 인정될 수 있는지를 결정한다. 같은 출발 주제도 이 세 가지 중 어느 형태로든 표현할 수 있으며, 각 버전은 서로 다른 연구 설계로 이끈다.
- 기술적: 대학생들이 매일 소셜 미디어에 얼마나 많은 시간을 쓰는지, 이는 측정만 필요하고 비교 집단은 필요하지 않다
- 비교적: 1학년 학생과 4학년 학생이 매일의 소셜 미디어 사용에서 차이가 있는지, 이는 같은 방식으로 측정된 두 집단이 필요하다
- 관계 기반: 대학생의 매일 소셜 미디어 사용이 지속적 주의 지속 시간에 영향을 미치는지, 이는 측정된 결과를 자신이 연구하는 변수와 다시 연결해야 한다
보건 및 간호 연구에는 PICOT(population, intervention, comparison, outcome, and time)으로 알려진 5부분 공식에 기반한 이와 같은 직관의 자체 버전이 있다. PICOT으로 옮긴 우리의 예시는 다음과 같이 읽힌다: 1학년 학생에서, 높은 매일 소셜 미디어 사용은 낮은 사용과 비교할 때 한 학기 동안 지속적 주의 점수에 영향을 미치는가. 이 접근은 연구자에게 어떤 요소를 포함할지 식별하기 위한 내장된 체계를 제공한다.
연구 논문을 계획하는 방법: 연구 질문인가 가설인가?
연구 질문은 열린 상태로 남아 있다. 가설은 그것을 하나의 구체적이고 검증 가능한 예측으로 닫아 버리며, 이는 단 하나의 데이터 점도 수집하기 전에 진술된다. 이것이 실제 차이이다. '소셜 미디어 사용이 주의에 영향을 미치는가'는 여러 방향으로 누구나 조사할 수 있는 질문인 반면, '하루에 소셜 미디어를 3시간 이상 사용하는 학생은 1시간 미만 사용하는 학생보다 주의 지속 시간이 더 짧다'는 데이터가 오직 지지하거나 지지하지 못할 수 있는 주장이다.
검증 가능한 모든 가설은 쌍으로 제시된다. 첫 번째는 보통 Ha로 쓰이며, 방금 만든 예측이다. 이 경우 그것은 더 많은 사용이 더 짧은 주의 지속 시간으로 이어진다고 말한다. 두 번째는 보통 영가설이라고 불리며 H0로 쓰이는, 당신의 예측이 넘어야 하는 지루한 기본값이다. 그것은 더 많이 사용하는 집단과 덜 사용하는 집단 사이에 주의 지속 시간의 차이가 없다고 말한다. 핵심은, 통계 검정이 당신의 예측을 직접 증명하도록 설계된 것이 아니라, 오히려 그것이 넘어야 하는 지루한 기본값을 기각하거나 기각하지 못하도록 설계되었다는 점이다.
쌍의 양쪽 절반을 모두 쓰는 것, 즉 기대하는 한쪽만이 아니라는 점이 바로 a hypothesis generator가 결과 변수와 비교 대상을 명시적으로 요구함으로써 하게 만드는 일이다. 귀무 가설 쪽을 건너뛰는 것은 초기 단계 제안서에서 심사자가 자주 지적하는 흔한 공백이다.
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논문에 가설이 없다면 어떻게 해야 하는가?
많은 우수한 연구 논문은 애초에 가설을 검증하지 않는다. 문헌 검토, 정책 분석, 또는 논증적 논문은 대신 논제 진술을 중심으로 구성되며, 이는 데이터를 통해 검증하는 예측이 아니라 근거로 옹호하는 주장이다. 두 도구는 서로 다른 문제를 해결하며, 잘못된 도구를 선택하는 것이 일부 논문이 마치 가설이 애초에 증명하도록 만들어지지 않은 무언가를 증명하려는 것처럼 느껴지는 이유이다.
하지만 같은 출발 주제를 이런 논증적 방향으로 가져갔다고 해보자. 소셜 미디어 사용이 학생들의 주의 지속 시간을 단축시키는 원인으로 흔히 지목되지만, 수면 방해와 전체 화면 사용 시간이 그 양상을 더 잘 설명하며, 이는 대학이 디지털 웰빙 정책을 설계하는 방식과 관련이 있다. 이것은 예측이 아니라 입장이다. 틀릴 수도 있고, 반박될 수도 있으며, 뒤따르는 모든 문단은 자신의 데이터가 아니라 출처를 통해 그것을 옹호하기 위해 존재한다.
A thesis statement generator는 여기서 가설 점검이 실증적 측면에서 하는 것과 같은 일을 한다. 즉, 주제문, 사실, 또는 질문을 주장처럼 꾸며 제출하는 것을 허용하지 않는데, 이 셋은 모두 독자가 반박하려고 시도해 보기 전까지는 논제로 읽히지만, 실제로는 반박할 대상이 없다.
개요를 작성하기 전에 출처 찾기
문헌이 실제로 무엇을 말하는지 알기 전에 작성한 개요는 실제 출처가 들어오는 순간 무너지기 쉽다. 빈 검색창에서 검색을 시작하기보다, 이미 신뢰하는 두세 편의 논문, 즉 자신의 분야에서 어디서나 인용되는 논문을 기준으로 거꾸로 작업하라.
- 각 앵커 논문의 참고문헌 목록을 확인하고, 그중 어떤 출처가 둘 이상의 논문에 공통으로 나타나는지 기록하라. 논문들 사이의 반복은 해당 출처가 그 분야에서 실제로 어느 정도의 비중을 가지는지에 대한 대략적인 지표이기 때문이다
- 데이터베이스의 cited-by 기능을 사용하여 각 앵커 논문에서 그것을 바탕으로 한 더 새로운 연구로 순차적으로 따라가라
- 새로운 검색 결과가 대부분 이미 찾은 논문만 다시 반환하기 시작하면 출처 추가를 멈추라. 이는 생산성 요령이 아니라 실제 신호이다
- 진행하면서 각 출처가 실제로 무엇을 주장하는지 한 줄 메모를 남겨 두라. 개요 제출 전날 밤에 초록 스무 개를 다시 읽는 과정에서 대부분의 인용 오류가 시작되기 때문이다
연구 논문은 실제로 어떻게 개요를 작성하는가?
실증 논문의 개요는 생각한 순서가 아니라 논증의 형태를 따른다. 이는 essay outline generator가 연구 질문과 가설을 입력하면 이를 자동으로 강제할 수 있는 정확한 방식이다. 이 예시의 가설 버전에서는 네 개의 블록이 필요하며, 각 블록은 독자가 실제로 가질 서로 다른 질문 하나에 답해야 한다.
| 섹션 | 해야 할 일 |
|---|---|
| 서론 | 기존 연구의 공백을 먼저 제시하고, 그다음 연구 질문과 가설을 이 순서대로 제시한다 |
| 방법 | 참가자, 주의 지속 시간을 어떻게 측정했는지, 그리고 절차를 충분히 자세히 설명하여 반복할 수 있게 한다 |
| 결과 | 가설을 복잡하게 만드는 발견을 포함하여, 데이터가 보여 준 내용을 보고한다. 이를 지지하는 결과만이 아니라 그런 결과도 포함한다 |
| 논의 | 결과가 무엇을 의미하는지 해석하고, 그 한계를 밝히며, 무엇을 보여 주지 않는지도 말한다 |
APA 개요 형식을 검색하면, 온라인에서 찾을 수 있는 대부분의 내용은 실제로는 완성된 논문의 APA 제목 규칙, 즉 각각 굵게, 이탤릭체, 가운데 정렬의 조합이 다른 다섯 단계의 제목을 설명하는 것이지, 미리 작성하는 번호 매긴 개요를 설명하는 것이 아니다. APA의 자체 스타일 가이드는 최종 논문의 제목에 숫자나 문자를 전혀 붙여서는 안 된다고 명시한다. 계획을 세우는 데 도움이 되는 번호 체계나 문자 체계를 사용하면 된다. 다만 그 번호를 원고 본문에 그대로 옮기지는 말아야 한다.
제목은 마지막에 작성하기
제목은 흔히 개요를 작성하기 전에 쓰이지만, 실제로는 마지막에 써야 한다. 또한 아직 쓰지 않은 논문을 약속하는 듯한 제목이 되기 쉽다. 필요하다고 생각하는 것보다 더 짧게 만드는 것이 중요하다. 2007년부터 2013년 사이에 출판된 가장 많이 인용된 논문들을 대상으로 한 널리 인용되는 분석은, 더 짧은 제목을 출판한 학술지가 논문당 더 많은 인용을 받았음을 보여 주었다. 이 관계는 전체 기간에 걸쳐 유지되었으며, 다만 후반부에는 개별 논문 수준에서 그 강도가 약해졌다.
제목 생성기는 직접 하나를 쓰는 데 걸리는 시간 안에 당신의 발견으로부터 열두 개의 후보를 만들어 낼 수 있다. 이는 최종 문구를 위한 것이라기보다, 가장 적절한 하나를 고르기 전에 자신의 논문이 기여하는 바가 열두 가지 서로 다른 방식으로 제시되는 것을 보는 데 더 유용하다.
위의 각 단계는 다른 곳에서 자세히 다루고 있다. 연구 질문 작성, 연구 질문의 유형, 그리고 연구 질문과 가설의 차이는 각각 별도의 페이지가 있으며, 여기에 귀무가설과 대립가설을 작성하는 방법과, 임상 연구의 경우 PICOT 질문 예시가 포함된다. 초안 작성 측면에서는 연구 논문의 논제문, 좋은 연구 제목, 연구 논문 개요 작성, APA 개요 형식, 그리고 문헌 검토를 위한 자료 찾기에 관한 글이 있다.
계획은 개요에서 끝나고, 초안 작성은 거기서 시작된다. 초안 작성에도 잘못될 수 있는 방식이 있다. 즉, 의도했던 것보다 더 딱딱한 첫 초안을 작성하게 되는 것이다. 학술 작성을 위해 만들어진 AI humanizer는 그런 후반 단계에 쓰는 도구이며, 지금 알아둘 만한 가치가 있다. 그래야 수정할 만한 내용이 생기기 전에 그것을 먼저 찾게 되는 일을 피할 수 있다.
Frequently Asked Questions
연구 질문은 열린 상태로 탐색적이며, 두 사물 사이의 관계가 무엇일 수 있는지를 묻습니다. 가설은 데이터를 수집하기 전에 제시하는 하나의 구체적이고 검증 가능한 예측이며, 그 반대인 영가설도 함께 제시합니다. 먼저 질문을 쓰고, 무엇을 측정할지 정확히 알게 된 뒤에 가설로 좁힙니다.
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